在关系中+1..*和1..*什么区别

在关系中，+1..* 和 1..* 都表示一个实体可以与多个其他实体建立关系，但它们的区别在于：

1. +1..* 表示该实体必须至少与一个其他实体建立关系，即该实体的关系是必须存在的。例如，一个学生必须至少选修一门课程，这时候就可以使用 +1..* 表示学生与课程之间的关系。

2. 1..* 则表示该实体可以有零个或多个其他实体的关系，即该实体的关系是可选的。例如，一个老师可以教授多门课程，但也可以没有教授过任何一门课程，这时候就可以使用 1..* 表示老师与课程之间的关系。

因此，+1..* 和 1..* 的区别在于是否要求该实体的关系必须存在。

相关问题

802.1和802.3协议的关系

IEEE 802.1和IEEE 802.3都是IEEE标准组织定义的网络协议，它们之间有密切的关系，但也有一些区别。具体来说：

1. 定义范围不同：IEEE 802.1定义了网络体系结构、协议和技术的标准，而IEEE 802.3则定义了以太网协议的标准。

2. 技术层次不同：IEEE 802.1协议集主要定义了局域网的高层协议，如VLAN、STP、NAC等，而IEEE 802.3协议则定义了以太网的底层物理层和数据链路层协议。

3. 关系密切：IEEE 802.1协议集中的很多协议都是建立在IEEE 802.3协议基础上的，如VLAN需要使用802.3的以太网协议作为底层。

总之，IEEE 802.1和IEEE 802.3协议是相互关联的，但它们的定义范围和技术层次不同，各自扮演着不同的角色，共同构建了现代计算机网络的基础。

1.RDD和DataFrame有什么区别？

RDD（Resilient Distributed Datasets）和DataFrame都是Apache Spark中的数据抽象概念，但是它们有着不同的特点和用途。

1. RDD是不可变的分布式数据集，它可以存储在内存或磁盘上，并且支持复杂的操作，比如map、reduce、filter等。RDD是Spark的核心抽象概念，它提供了良好的容错性和可伸缩性，但是对于结构化数据的处理不够方便。

2. DataFrame是由Rows和Columns组成的分布式数据集，它提供了结构化数据的处理方式，类似于关系型数据库的表格。DataFrame可以通过Spark SQL或DataFrame API进行操作，提供了更高效的数据处理能力。DataFrame还支持多种数据源的连接，包括Hive、JSON、Parquet等。

总的来说，RDD适合处理非结构化数据和较为复杂的计算场景，而DataFrame则适合处理结构化数据和常规的数据处理任务。此外，由于DataFrame的优化和性能更高，因此在大多数情况下，建议使用DataFrame。